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水声传感器网中基于网络编码的多径路由协议

传感器与微系统 2013年第1期32卷 36-39页

作者：徐明上海海事大学信息工程学院上海201306 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200433

针对水声传感器网通信带宽低、节点能耗高的特点,提出一种基于网络编码的多径路由协议。该协议在路由过程中通过在主链路和后备链路之间动态切换创造更多的网络编码机会进行数据传输,从而优化网络带宽利用率,并降低冗余数据包重传造成... 详细信息

针对水声传感器网通信带宽低、节点能耗高的特点,提出一种基于网络编码的多径路由协议。该协议在路由过程中通过在主链路和后备链路之间动态切换创造更多的网络编码机会进行数据传输,从而优化网络带宽利用率,并降低冗余数据包重传造成的能量消耗。仿真结果表明:基于网络编码的多径路由协议可以在提高水声传感网吞吐量的同时,有效降低网络能量消耗。

关键词：水声传感器网网络编码多径路由网络吞吐量能量消耗

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基于证据深度神经网络的医学影像三支决策

西北大学学报（自然科学版） 2021年第4期51卷 539-548页

作者：岳晓冬刘思雯袁斌上海大学计算机工程与科学学院上海200444

在医学领域中,基于影像数据分析的决策支持系统通常采用深度神经网络对医学影像进行分类以实现智能辅助诊断。然而,受标注数据受限、数据噪声、病灶表征不明确等因素影响,实际应用中医学影像数据通常包含不确定样例。对不确定影像数据... 详细信息

在医学领域中,基于影像数据分析的决策支持系统通常采用深度神经网络对医学影像进行分类以实现智能辅助诊断。然而,受标注数据受限、数据噪声、病灶表征不明确等因素影响,实际应用中医学影像数据通常包含不确定样例。对不确定影像数据直接应用深度学习方法进行强制确定分类可能导致严重病例误判,从而造成过高的系统决策风险。作为不确定性决策的有效工具,三支决策为不确定性数据分类提供了理论依据。基于三支决策的病例数据分类有助于区分不确定病例,延迟谨慎决策,通过人机协同有效降低系统决策风险。传统三支决策理论方法基于逻辑规则构造,擅长分析结构化数据,对于图像等非结构化数据不确定性分类存在应用局限。针对该问题,文中将证据理论与深度神经网络相结合,拓展构造了证据深度神经网络,并针对医学影像分类任务,构造了基于证据深度神经网络的医学影像三支决策方法。在肺炎、乳腺癌影像数据集上的实验表明,提出的三支决策方法能够有效识别高不确定度医学影像,降低决策系统病例分类风险。

关键词：三支决策医学影像不确定性分类证据深度神经网络

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三维水声传感器网络中数据流的突发检测算法

计算机应用 2012年第12期32卷 3544-3547页

作者：徐明刘广钟上海海事大学信息工程学院上海201306 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200433

针对三维水声传感器网络中数据流突发检测的多源性和异质性,对描述突发异常的特征和属性进行形式化定义和建模;然后,提出一种基于进化博弈论的突发检测算法,通过滑动窗口大小的优化选择与配置提高突发检测模型的处理速度与检测性能。仿... 详细信息

针对三维水声传感器网络中数据流突发检测的多源性和异质性,对描述突发异常的特征和属性进行形式化定义和建模;然后,提出一种基于进化博弈论的突发检测算法,通过滑动窗口大小的优化选择与配置提高突发检测模型的处理速度与检测性能。仿真实验结果表明,基于进化博弈论的突发检测算法在数据分布、突发概率或者最大滑动窗口大小相同的情况下,处理时间少于传统的突发检测算法。

关键词：水声传感器网络三维进化博弈论突发检测

水声传感器网络中一种基于多种群萤火虫的路由协议

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计算机科学 2013年第11期40卷 65-69页

作者：徐明刘广钟上海海事大学信息工程学院上海201306 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200433

针对水声传感器网络的特殊性,提出一种基于多种群萤火虫的路由协议,以确保数据包在水声传感器网络各节点之间正确、高效地转发。首先构造水声传感器网络的网络模型;然后,设计3种类型的萤火虫,通过各种萤火虫之间的协同工作提高路由路径... 详细信息

针对水声传感器网络的特殊性,提出一种基于多种群萤火虫的路由协议,以确保数据包在水声传感器网络各节点之间正确、高效地转发。首先构造水声传感器网络的网络模型;然后,设计3种类型的萤火虫,通过各种萤火虫之间的协同工作提高路由路径构建的自适应性并实现路由路径的选择和优化。仿真实验结果表明,与传统的水声传感器网络路由协议相比,在节点数量相同情的况下,该路由协议的数据包传送率更高,平均端到端延时更低,并且在平均数据传送率相同情况下,网络吞吐量更大。

关键词：水声传感器网络多种群萤火虫路由协议

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快速路交通流异常数据判断算法研究及实证

中国安全科学学报 2006年第7期16卷 122-127页

作者：陈德旺郑长青章长彪北京交通大学电子信息工程学院北京市公安局公安交通管理局交通科研所北京100061

对快速路交通流数据进行异常数据判断,有利于避免使用异常数据带来的损失,提高信息利用的有效性。笔者分别根据逻辑推理、交通流的重复性和连续性以及交通流变量之间的机理分析提出了3种判断快速路交通流异常数据的算法,并讨论了这3种... 详细信息

对快速路交通流数据进行异常数据判断,有利于避免使用异常数据带来的损失,提高信息利用的有效性。笔者分别根据逻辑推理、交通流的重复性和连续性以及交通流变量之间的机理分析提出了3种判断快速路交通流异常数据的算法,并讨论了这3种算法之间的集成。利用北京快速路实测数据对算法进行了验证,验证结果表明该算法基本是有效的。

关键词：快速路交通流异常数据算法验证

myBUD中多媒体数据索引CFTree的研究和实现

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计算机研究与发展 2011年第10期48卷 1935-1941页

作者：张孝孙新云刘科研琚星星王珊数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息学院北京100872 上海市智能信息处理重点实验室上海200433 诺基亚西门子通信中国研究院北京100016

图片、音频、视频、网页等非结构化数据的高速增长使得如何高效管理它们成为一大挑战.提出的多媒体数据索引CFTree*是非结构化数据管理系统平台myBUD中对多媒体数据进行管理的具体研究和实现.CFTree*是基于簇特征树的层次树索引结构,可... 详细信息

图片、音频、视频、网页等非结构化数据的高速增长使得如何高效管理它们成为一大挑战.提出的多媒体数据索引CFTree*是非结构化数据管理系统平台myBUD中对多媒体数据进行管理的具体研究和实现.CFTree*是基于簇特征树的层次树索引结构,可用于基于内容的近似kNN查询.实验表明,基于CFTree*索引结构的近似kNN查询性能比基于顺序扫描的kNN查询有60%左右的提高.与精确kNN相比,基于CFTree*索引的近似kNN查询结果与查询对象的平均相似度略低于精确kNN结果,但结果的多样性则优于精确kNN结果.

关键词：非结构化数据管理聚类算法扩展簇特征树多媒体数据索引技术近似kNN查询

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基于松弛策略的文本层次分类方法

北京工业大学学报 2017年第8期43卷 1175-1181页

作者：杜永萍杜晓燕陈守钦北京工业大学计算机学院

为了进一步提高文本层次分类的性能,在传统层次分类方法的基础上融入了松弛策略思想,在构造层次结构的过程中,该方法推迟了不确定类别的节点判定,直到可以明确所属类别,大大降低了高层节点分类错误对低层节点分类性能的影响,即"阻滞"问... 详细信息

为了进一步提高文本层次分类的性能,在传统层次分类方法的基础上融入了松弛策略思想,在构造层次结构的过程中,该方法推迟了不确定类别的节点判定,直到可以明确所属类别,大大降低了高层节点分类错误对低层节点分类性能的影响,即"阻滞"问题的有效缓解.实验结果表明:松弛策略思想可以构建更加合理的层次结构,并进一步提高了分类的性能;相对于支持向量机等其他分类方法,在时间性能上更加高效,对于大规模文本分类任务而言具有重要意义.

关键词：松弛策略层次分类支持向量机聚类

基于堆叠降噪自编码器的异质网络的层次构建与节点分类

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北京工业大学学报 2018年第9期44卷 1217-1226页

作者：蒋宗礼张津丽杜永萍王光亮北京工业大学信息学部北京100124

针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征抽取,有利于松弛策略建立其类别层次结构,完成节点的分类和排序.在计算机科学文献库(digital bibliography... 详细信息

针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征抽取,有利于松弛策略建立其类别层次结构,完成节点的分类和排序.在计算机科学文献库(digital bibliography&library project,DBLP)数据集上的实验结果表明:相比于其他分类算法,该方法分类性能更优,精确率可达86.3%.

关键词：异质网松弛策略堆叠降噪自编码器层次构建

基于特征扩展与深度学习的短文本情感判定方法

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计算机科学 2017年第10期44卷 283-288页

作者：杜永萍陈守钦赵晓铮北京工业大学计算机学院北京100124

针对中文短文本信息量少、特征稀疏等特点,面向微博短文本进行情感分类研究,为了更好地提取短文本情感特征,从评论转发等上下文内容中挖掘具有语义递进关系的语料对原文本进行扩展,并抽取具有潜在感情色彩的特征词,采用Word2vec计算词... 详细信息

针对中文短文本信息量少、特征稀疏等特点,面向微博短文本进行情感分类研究,为了更好地提取短文本情感特征,从评论转发等上下文内容中挖掘具有语义递进关系的语料对原文本进行扩展,并抽取具有潜在感情色彩的特征词,采用Word2vec计算词语相似度以进行候选特征词扩展,最后引入深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)对候选特征词进行深度自适应学习。在COAE(Chinese Opinion Analysis Evaluation)2015任务评测数据集上的实验表明,该方法能够有效地缓解短文本特征稀疏问题,并且能够较为准确地挖掘情感特征,提高情感分类的准确率。

关键词：情感挖掘短文本特征扩展深度信念网络